年轻脑肿瘤患者储存肿瘤样本研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00897286

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件：脑与中枢神经系统肿瘤。这项非治疗性方案的总目标是开发并分子表征来源于髓母细胞瘤、高级别神经上皮肿瘤（HGNET）、中枢神经系统胚胎性肿瘤、非典型畸胎样/横纹肌样肿瘤（ATRTs）、脉络丛癌（CPCs）、室管膜瘤和胶质瘤的患者来源原位异种移植物（PDOXs）、类器官及体外模型。研究者将表征这些模型的全基因组突变、表达和表观遗传特征，并将其与这些模型所来源的原发肿瘤进行比较，从而为研究这些罕见且致命的儿童脑肿瘤创建一份表征充分且极其宝贵的资源。这还将为了解肿瘤内异质性以及可能影响驱动演化、肿瘤生长（如在PDOXs、类器官或体外培养中）的选择性压力的分子异常提供重要见解，并明确这些异常与肿瘤组织学及临床特征之间的关系。

该目标将通过应用最先进的DNA、RNA和表观基因组分析工具，对新鲜冷冻和/或冷冻保存、固定及培养的肿瘤细胞、PDOXs和类器官进行研究来实现。从每个肿瘤样本中建立患者来源的原位异种移植、类器官和细胞培养，也将允许对肿瘤细胞生长、信号传导和治疗反应进行体外和体内分析。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。